Introducing Privacy In Current Web Search Engines by Albin Petit

Introducing Privacy In Current Web Search Engines
by Albin Petit
Résumé
Au cours des dernières années les progrès technologiques permettant de collecter, stocker et
traiter d'importantes quantités de données pour un faible coût, ont soulevés de sérieux problèmes
concernant la vie privée. De nombreux services web (ex.: Facebook, Google) ont maintenant la
possibilité de créer un profil de leurs clients pour par exemple, leur offrir de la publicité ciblée. La
révélation par Edward Snowden en mai 2013 d'un programme de surveillance massif et
généralisé opéré par la NSA démontre que les services secrets collectent et exploitent
massivement les données personnelles. Ainsi, de nombreuses entités espionnent
quotidiennement les interactions des utilisateurs, alors qu'une majorité de ces utilisateurs n'en a
toujours pas conscience. Cette ignorance s'explique en partie par le fait que ces services web ne
permettent pas à leurs utilisateurs de consulter les données qu'ils collectent. De plus, les
conditions générales d'utilisation n'informent pas précisément l'utilisateur sur la nature des
données collectées ainsi que sur l'objet de leur collecte.
La protection de la vie privée concerne de nombreux domaines, en particulier les sites internet
fréquemment utilisés comme les moteurs de recherche (ex.: Google, Bing, Yahoo!). Ces services
permettent aux utilisateurs de retrouver efficacement du contenu parmi une quantité grandissante
de données publiées sur internet. La pertinence de leurs recommandations s'explique par
l'exploitation des données personnelles des utilisateurs. Par conséquent, les moteurs de
recherche sont susceptibles de collecter et stocker des données sensibles d'utilisateurs (ex. :
leurs centres d'intérêt, leurs opinions politiques et religieuses, leurs conditions de santé). Dans ce
contexte, développer des solutions pour permettre aux utilisateurs d'utiliser ces moteurs de
recherche tout en protégeant leurs vies privées est devenu très primordial.
Dans cette thèse, nous introduirons SimAttack, une attaque contre les solutions protégeant la vie
privée de l'utilisateur dans ses interactions avec les moteurs de recherche. Cette attaque vise à
retrouver les requêtes initialement envoyées par l'utilisateur en exploitant d'anciennes requêtes
non protégées précédemment envoyées par l'utilisateur. Nous utiliserons cette attaque pour
analyser la robustesse de trois mécanismes de protection représentatifs des solutions existantes.
Nous avons montré que ces trois mécanismes ne sont pas satisfaisants pour protéger la vie
privée des utilisateurs.
Par conséquent, nous avons développé PEAS, un nouveau mécanisme de protection qui
améliore la protection de la vie privée de l'utilisateur (en particulier par rapport à SimAttack).
Cette solution repose sur deux types de protection: cacher l'identité de l'utilisateur et masquer sa
requête. La première protection chiffre et envoie les requêtes via une succession de deux
serveurs tandis que la deuxième protection masque la requête de l'utilisateur en la combinant
avec des fausses requêtes. La difficulté majeure de notre approche est de générer des fausses
requêtes réalistes. Nous avons résolu ce problème en générant des requêtes qui auraient pu être
envoyées par d'autres utilisateurs du système.
Pour finir, nous présenterons des mécanismes permettant d'identifier la sensibilité des requêtes.
Notre objectif est d'adapter les mécanismes de protection existants pour protéger uniquement les
requêtes sensibles, et ainsi économiser des ressources (ex.: CPU, mémoire vive). En effet, une
requête banale sur une recette de gâteau n'a pas besoin de la même protection qu'une requête
sur une infection liée au VIH. Nous avons développé deux modules pour identifier les requêtes
sensibles et nous avons déployé ces modules sur des mécanismes de protection. Nous avons
établi qu'adapter des mécanismes de protection améliore considérablement leurs performances.